About Earth Timelapse

Earth タイムラプス データセットは、1984 年から 2022 年までの 40 年間にわたる地球の変化を視覚的に記録したものです。このデータセットは、NASA/USGS の Landsat ミッション（Landsat 4、5、7、8、9）と ESA の Copernicus Sentinel-2 コンステレーションによって取得されたペタバイト単位の宇宙観測データから Google によって合成され、視覚的な解釈のための年次モザイクとして提供されます。

年次モザイクは、世界全体を網羅し、ギャップが埋められ、水域がマスクされたビジュアル ベースマップであり、一般公開されている Google Earth タイムラプスのインタラクティブ ビューアを支えています。1999 年以前の観測値の欠損は、隣接する有効な観測年のピクセル単位の時間線形回帰補間を使用してスムーズに再構築されます。外洋水域は、スタイル設定された NOAA ETOPO1 陰影起伏水深とグローバル水域マスキング（Hansen GFC と MOD44W のデータセットを使用）に置き換えられます。このデータは、視覚的な解釈、教育的なストーリーテリング、ベース マッピング、カスタム動画のエクスポートに適しています。

空間解像度の時代

Earth Timelapse コレクションは、次の 2 つの異なる空間解像度時代にまたがっています。

  • 1984 ～ 2014 年（30 m / ピクセル）: USGS/NASA の Landsat 4、5、7、8 の観測データから合成。画像は、30 メートルの解像度でウェブ メルカトル図法（EPSG:3857）でグリッド化されます。
  • 2015 年～現在（19.11 m / ピクセル）: ESA Copernicus Sentinel-2A/2B MultiSpectral Instrument（MSI）観測（10 m / 20 m ネイティブ）と Landsat 8 および 9 を融合して合成。画像は、ウェブ メルカトル（EPSG:3857）で約 19.11 メートルの解像度でグリッド化されます。

年次モザイクは、約 82.6°S から 83.69°N の緯度までのすべての地球上の陸地と沿岸域をカバーしています。40 年以上にわたる地球観測データを統合するには、運用期間、センサー モダリティ、軌道形状、大気擾乱にわたって、異なる衛星コンステレーションを調和させる必要があります。

Earth Timelapse パイプラインは、USGS/NASA Landsat プログラム（Landsat 4、5、7、8、9）と 欧州宇宙機関（ESA）の Copernicus Sentinel-2 コンステレーションから数百万の個々のシーンを取り込みます。生データと大気圏上端（TOA）の観測データを一貫性のある年次ベースマップに変換するために、各シーンは次の処理が行われます。

  • フェノロジーと季節のシーン フィルタリングにより、植生が最も成長する時期を最適化し、一時的な季節効果を最小限に抑えます。
  • チャンネルの復元とセンサーの異常の軽減が欠落している（Landsat 8 TIRS の飽和、Landsat 7 SLC-off のアーティファクトなど）。
  • Landsat simpleCloudScore、ヒューリスティック HSV 空間クラウド復元、Sentinel-2 Cloud Score+ を組み合わせたマルチセンサーの雲、霧、影の品質スコアリング。
  • パンクロマチック正規化と構造疑似パンシャープニングにより、見かけの解像度を高めます。
  • マルチスケール ローパス空間フィルタリングを使用して、シーンの境界を排除しながらローカルの地表テクスチャを保持する MODIS BRDF 補正放射量正規化。
  • 沿岸の海岸線の白化を防ぐための水に配慮したエッジのシャープ化。
  • 一時的な 16 ビットの中央値合成により、一時的な大気ノイズ、影、一時的なアーティファクトを除去します。
  • 時間線形回帰補間（グローバル ファイナル アセット用）: 1999 年以前のモザイクで欠落している観測値を再構築します。
  • NOAA ETOPO1、Hansen の世界的な森林の変化データマスク、MODIS の水域マスクを組み合わせた世界的な海洋深浅測量モデリングと水域マスク。
  • 視覚的な強化のためのグローバル カラー バランシング、極地の氷の白点保存、マルチスケール ローカル コントラスト エンハンスメント（LCE）。

ソースデータとセンサーの仕様

Earth Timelapse コレクションは、次の宇宙搭載地球観測ミッションを活用しています。

衛星とセンサーの仕様

衛星ミッション センサー 取り込み期間 空間解像度 取り込まれたスペクトル バンド Earth Engine コレクション ID モザイク解像度時代
Landsat 4 Thematic Mapper（TM） 1982-07-01 – 1993-12-14 30 分（MS） Blue、Green、Red、NIR、SWIR1、Thermal、SWIR2 LANDSAT/LT04/C02/T1 30 m（1984 ～ 1993 年）
Landsat 5 Thematic Mapper（TM） 1984 年 3 月 1 日～ 2012 年 12 月 31 日 30 分（MS） Blue、Green、Red、NIR、SWIR1、Thermal、SWIR2 LANDSAT/LT05/C02/T1 30 m（1984 ～ 2012 年）
Landsat 7 Enhanced Thematic Mapper Plus（ETM+） 1999 年 4 月 15 日～ 2013 年 8 月 31 日 30 m（MS）/ 15 m（Pan） Blue、Green、Red、NIR、SWIR1、Thermal、SWIR2、Pan LANDSAT/LE07/C02/T1
LANDSAT/LE07/C02/T2		 30 m（1999 ～ 2013 年）
Landsat 8 Operational Land Imager（OLI）/ TIRS 2013 年 2 月 11 日～現在 30 m（MS）/ 15 m（Pan） Coastal、Blue、Green、Red、NIR、SWIR1、SWIR2、Pan、Cirrus、Thermal LANDSAT/LC08/C02/T1_RT_TOA
LANDSAT/LC08/C02/T2_TOA		 30 m（2013 ～ 2014 年）
19.11 m（2015 年以降）
Landsat 9 Operational Land Imager 2（OLI-2）/ TIRS-2 2021 年 11 月 1 日～現在 30 m（MS）/ 15 m（Pan） Coastal、Blue、Green、Red、NIR、SWIR1、SWIR2、Pan、Cirrus、Thermal LANDSAT/LC09/C02/T1_TOA 19.11 m（2021 年以降）
Sentinel-2A / 2B MultiSpectral Instrument（MSI） 2015 年 6 月 23 日～現在 10 m / 20 m / 60 m（MS） Blue、Green、Red、RedEdge（1 ～ 4）、NIR、SWIR1、SWIR2、WaterVapor、Cirrus COPERNICUS/S2_HARMONIZED 19.11 m（2015 年以降）

表 1. コア光学センサー システムが、Google Earth タイムラプスの年次モザイク作成パイプラインに統合されました。

補助データセットと参照データセット

  1. MODIS グローバル BRDF / 地表面反射率ベースライン:
    • Terra と Aqua MODIS（コレクション 006: MODIS/006/MCD43A4、MODIS/006/MOD09GA、MODIS/006/MYD09GA。コレクション 006 はプロダクションで使用され、その後コレクション 061 に置き換えられました）から導出された、複数年の地表反射率の事前計算合成画像が、500 メートルの解像度で、広範囲の照明とヘイズの調和のための惑星放射測定基準ターゲットとして機能します。
  2. NOAA ETOPO1 グローバル レリーフ:
    • 1 分角の全球地形と水深を使用して、全球水域マスク プロダクトで、リアルな陰影起伏の海底地形と水深の等高線を生成します。
  3. Hansen Global Forest Change（UMD/hansen/global_forest_change_2015）:
    • datamask レイヤ（陸地、恒久的な水域、沿岸域を区別）は、陸地と水域の主な分離境界として機能します。
  4. MODIS グローバル陸地/水域マスク（MODIS/MOD44W/MOD44W_005_2000_02_24）:
    • Hansen GFC と組み合わせて使用し、陸地表面を分離して沿岸水域マスクのブリーディングを防ぎます。
  5. Sentinel-2 Cloud Score+（GOOGLE/CLOUD_SCORE_PLUS/V1/S2_HARMONIZED）:
    • Sentinel-2 MSI データに対して cs（晴天の信頼度）と cs_cdf（晴天の累積分布確率）の指標を提供するピクセルレベルの品質評価。
  6. Global Cloud Climatology Statistics:
    • 熱帯の雲の多い地域で雲マスクのしきい値を適応させる、経験的に導出された 25 パーセンタイルと最小クラウドスコアのベースライン。

空間フィルタリングと時間フィルタリング

グローバルな年次モザイクは、雲が発生しやすい熱帯地域で十分な有効な観測データを取得する必要性と、高緯度地域での冬の雪による汚染や極端な太陽天頂角を防ぐ必要性のバランスを取っています。

緯度とフェノロジーのウィンドウ処理

  • 北半球の極地 / 高緯度地域（60°N 超～ 83.69°N）:
    • 年間日（DOY）による直接フィルタリング: 観測は DOY 150 ～ 270（5 月下旬～ 9 月）に制限されます。これにより、植生が最も成長する時期（緑が最も濃い時期）を対象とし、太陽高度角が低い（太陽高度角 ≤ 0°）ことが原因で発生する季節的な雪氷被覆や地形の長い影を最小限に抑えます。
  • 温帯と熱帯（南緯 57 度～北緯 60 度）:
    • 暦年全体（1 月 1 日～ 12 月 31 日）を利用して、シーンの可用性を最大限に高めます。
  • 南半球高緯度 / 南極圏（南緯 82.6°～南緯 57°）:
    • 観測は南半球の夏の期間に限定され、極端な太陽天頂角、極夜のデータギャップ、季節的な海氷のアーティファクトを最小限に抑えるために、複数年の極域ベースライン合成で補完されています。

処理方法: マスク処理された年次モザイク

マスクされた年次モザイク パイプラインは、時間的ギャップの補完と海洋水深測量スタイリングの前に、補間されていない中間グローバル合成を生成します。これらの中間合成は内部のプロダクション ステージを表します。後処理されたグローバル最終年間モザイク（projects/ee-earth-timelapse/assets/annual）のみが Earth Engine データカタログで一般公開されます。

Missing Channel Recovery & Sensor Preparation

大気補正と品質スコアリングの前に、Landsat の生データは標準化されます。

  • 熱帯域の再構築: Landsat 8 TIRS 熱帯域の品質が低下した期間やキャリブレーションが行われなかった期間に、プレースホルダのゼロ分散熱チャネルが合成され、自動 Landsat 雲スコアリング アルゴリズムの内部インターフェース要件が満たされます。
  • Landsat 4/5 の合成パンクロマチック生成: Landsat 4 と 5 の TM センサーには、光学パンクロマチック チャネル（バンド 8）がありません。シーンごとに合成擬似パンクロマチック バンドが構築されます。
$$ I_{\text{raw45}}(Pan) = \text{mean}(I_{\text{raw45}}(RGB)) $$

ここで、 \(I_{\text{raw}}(\cdot)\) は、未加工のピクセルを提供する画像関数です。1 つ以上のバンドをパラメータとして受け取ることができます。たとえば、\(I_{\text{raw}}(Pan)\) は未加工のパンクロマティック バンドを返し、\(I_{\text{raw}}(RGB)\) は未加工の RGB バンドを返します。mean() は平均関数です。

大気上端反射率（TOA）へのキャリブレーション

Landsat の生シーンは、ee.Algorithms.Landsat.TOA を使用して TOA に処理されます。

ee.Algorithms.Landsat.TOA は、Landsat 生データを Landsat TOA データ（\(I_{\text{TOA}}\)）に変換する画像関数です。

マルチセンサーの品質と雲のマスキング

軌道スワスの境界のテーパリング

距離減衰ソフト アルファ マスクは、Landsat 軌道に沿ったハードシームを最小限に抑えるのに役立ちます。

$$ \text{Mask}_{\text{edge}} = \min\left(\text{Mask}_{\text{MODIS}}, \left(\text{Gaussian}_{6\text{km}}\left(\text{Mask}_{\text{raw}}\right)\right)^3\right) $$

ここで、 \(\text{Mask}_{\text{MODIS}}\) は MODIS 地表反射率の年次コンポジット（MODIS/006/MOD09GA と MODIS/006/MYD09GA）から導出されたマスク、\(\text{Mask}_{\text{raw}}\) は Landsat 生シーンのマスク、min() は最小化関数、 \(\text{Gaussian}\) は指定された標準偏差のガウス空間畳み込みです。

Landsat 7 SLC-off 水域マスク

2003 年 5 月に Landsat 7 のスキャンライン補正器（SLC）が故障したため、Landsat 7 のシーンには線形のデータギャップが含まれており、これが原因で水域に重大なアーティファクトが生じることがあります。開水域の Landsat 7 ピクセルは、ぼかしの入った MODIS 水域マスクを使用してマスクアウトされ、モザイク作成の年によって Landsat 4/5/8/9 または Sentinel-2 が優先されます。

Landsat の雲のスコアリングと異常の復元

Landsat シーンには、ee.Algorithms.Landsat.simpleCloudScore を使用してピクセル単位の \(\text{Cloud}\) スコア（[0, 100]）が割り当てられます。次の 2 つの追加の絞り込みステージが適用されます。

  1. HSV 空間で検出されなかった雲のリカバリー: 誤って雲 = 0 のスコアが付けられた高反射率で低彩度の雲の異常は、 \(I_{\text{TOA}}(RGB)\) を色相-彩度-明度（HSV）空間に変換し、 \(\text{Cloud}\) マスクを更新することで検出されます。
$$ \text{hsvCloud} = \begin{cases} 100, & \text{if } (\text{Cloud} = 0) \land (\text{S} \lt 0.3) \land (\text{V} \gt 0.5) \\ 0, & \text{otherwise} \end{cases} $$
$$ \text{Cloud} = \text{Cloud} + \text{hsvCloud} $$
  1. 適応型気候学的しきい値処理: 事前計算された空間雲統計情報から、曇りのピクセルを破棄するしきい値（ \(\text{Cloud} \gt \text{Threshold}_{\text{cloud}}\)）が動的に計算されます。
$$ \text{Threshold}_{\text{cloud}} = \text{Cloud}_{\text{p25}} + 10 $$

ここで、 \(\text{Cloud}_{\text{p25}}\) は、25 ～ 65 の範囲にクランプされたピクセルあたりの 25 パーセンタイル\(\text{Cloud}\) スコアです。検証済みの明るい地表（砂漠の砂丘、塩原）では、しきい値が引き上げられます。

$$ \text{Threshold}_{\text{cloud}} = \text{Threshold}_{\text{cloud}} + 10 \quad \text{if } (I_{\text{TOA}}(Pan) \gt 0.7) \land (\max(I_{\text{TOA}}(RGB)) \gt 0.6) $$

Sentinel-2 のクラウド スコアリング

Sentinel-2 Harmonized シーンは GOOGLE/CLOUD_SCORE_PLUS/V1/S2_HARMONIZED とペア設定されます。

  • ピクセル フィルタリング: 晴天の信頼度 cs が 0.60 以上、晴天の累積確率 cs_cdf が 0.70 以上の場合は保持されます。

パンクロマティック正規化と構造融合

センサーの切り替えによるスペクトル歪みなしで Landsat 7/8/9 の 15 メートルのパンクロマチック解像度を活用するために、TOA データにパンクロマチック正規化が適用されます。

$$ \text{Gain}_{\text{3x3}} = \frac{\mu_{\text{3x3}}(\text{mean}(I_{\text{TOA}}(RGB)))}{\mu_{\text{3x3}}(I_{\text{TOA}}(Pan))} $$
$$ \text{I}_{\text{sharpened}} = \frac{I_{\text{TOA}}(RGB)}{\text{mean}(I_{\text{TOA}}(RGB))} \times (I_{\text{TOA}}(Pan)) \times \text{Gain}_{\text{3x3}} $$

ここで、 \(\mu_{\text{3x3}}\) は 3x3 ピクセル近傍の平均関数です。

MODIS BRDF ベースラインに対する放射量正規化

非線形コントラスト スケーリング: 大気圏外の反射率がガンマ調整により 8 ビットの表示範囲（[0,255]）にスケーリングされます。

$$ I_{\text{scaled}} = \text{Visualize}\left(I_{\text{sharpened}}(RGB), \text{min}=0.02, \text{max}=0.50, \gamma=1.7\right) $$

ここで、 \(\text{Visualize}\) は ee.Image.visualize() 関数です。以降、特に明記しない限り、8 ビット RGB 色空間を前提とします。

過補正拒否マスク: 実際の急速な土地被覆の変化を過剰な平滑化から保護します。

$$ \text{Mask}_{\text{valid}} = (|I_{\text{scaled}}(R) - I_{\text{BRDF}}(R)| \le 60) \land (|I_{\text{scaled}}(G) - I_{\text{BRDF}}(G)| \le 40) $$

ここで、 \(I_{\text{BRDF}}\) は MODIS BRDF 調整済み反射率（MCD43A4）コンポジットから 8 ビット RGB データを生成します。

ローパス空間フィールド抽出:

$$ \Delta_{\text{spatial}} = \text{Gaussian}_{20\text{km}}\left((I_{\text{scaled}} - I_{\text{BRDF}}) \times \text{Mask}_{\text{valid}}\right) $$

ヘイズ除去と反射率の調整:

$$ I_{\text{normalized}} = I_{\text{scaled}} - \Delta_{\text{spatial}} $$

陸上空間のシャープ化

\(I_{\text{scaled}}\)と \(I_{\text{normalized}}\) の組み合わせに、陸地の地表でのみラプラシアン エッジ コンボリューションを適用します。

$$ I_{\text{sharp}} = \text{Sharpen}(I_{\text{normalized}}, I_{\text{scaled}}) $$

時間中央値合成

各暦年 \(Y\)について、正規化された雲マスク画像コレクションは、16 ビット精度のメディアン リデューサーを使用して、単一のマルチバンド合成に縮小されます。

$$ I_{\text{annual}}(Y) = \operatorname{median}_{t \in Y}\left(I_{\text{sharp}}(t)\right) $$
$$ \text{Cloud}_{\text{annual}}(Y) = \operatorname{median}_{t \in Y}\left(\text{Cloud}(t)\right) $$

結果の画像は、red、green、blue、cloud バンドと、補間されていない有効なピクセルマスクを含む、中間マスク年次モザイクを表します。時間（\(t\)）は画像関数のパラメータです。

後処理: グローバル ギャップ充填およびウォーター マスク処理済みアセット

インタラクティブな Earth Timelapse ビューアや一般公開されている年次モザイクで使用される、シームレスでグローバルな完全な基本地図を作成するために、中間マスク年次合成画像が後処理されます。

Temporal Linear Regression Gap-Filling（1999 年以前のモザイク）

1999 年の Landsat 7 の打ち上げ以前は、グローバル衛星の取得は、過去のダウンリンク インフラストラクチャ、オンボード テープ レコーダーの制限、継続的な雲量によって制約されていました。そのため、1999 年以前の年次モザイクには、特に中央アフリカ、東南アジア、シベリア、アマゾンで大きな空間の欠落が見られます。

時間的変化を維持しながら、気が散るグレーの空白をなくすため、パイプラインはピクセル単位の時間的線形回帰補間を実装します。

各対象年 Y について、アルゴリズムは数十年にわたるコレクションを検索し、\(t_{\text{before}} \le Y\)の前と\(t_{\text{after}} \ge Y\)の後に、最新の有効なマスクされていないピクセル観測を見つけます。

線形回帰の適合

通常の最小二乗回帰モデルは、独立変数 [1, t] と従属変数 [Red, Green, Blue] を使用して、境界時間観測値全体でピクセルごとに評価されます。

$$ I_{\text{sharp}}(RGB, t) = \mathbf{m} \cdot t + \mathbf{b} $$

シミュレーション値の評価

線形軌道は目標年 Y で評価されます。

$$ I_{\text{interp}}(RGB, Y) = \mathbf{m} \cdot Y + \mathbf{b} $$

モニタリング レイヤリング

年 Y の年間ピクセルは、補間されたピクセルとモザイク処理されます。

$$ I_{\text{gapfilled}} = \operatorname{Mosaic}\left(I_{\text{interp}}, I_{\text{annual}}\right) $$

これにより、その年の実際の衛星観測データが存在する場所ではデータが保持され、過去のデータのギャップは時間経過に沿って補間されます。

高緯度氷河の充填

Landsat の軌道傾斜角により、極冠付近（82.6°N より北）の観測が制限されます。光学カバレッジのないグリーンランド北部と北極の氷棚の内陸部については、調整済みの正規化された複数年のベースラインをブレンドして、クリーンでシームレスな極地のベースマップを維持します。

Global Ocean Bathymetry & Water Masking

中間マスク年次モザイクでは、海面に太陽光の反射、雲の影、一時的な波のアーティファクトが含まれています。最終的なアセットでは、外洋の海域がグローバルな陰影起伏の海底地形ベースマップに置き換えられます。

  1. 水深陰影: NOAA ETOPO1 モデルの地形標高は、水深のカラーランプを使用してスタイル設定されます。
    • 深海平原（-5,000 m）: ディープ ネイビー（#000927）
    • 大陸斜面（-1,000 m）: スレートブルー（#000E3A）
    • 大陸棚（-100 m）: Azure Navy（#000E3B）
    • 海岸線（0 m）: ロイヤル コバルト（#001146）
  2. 陰影起伏とハイパス ガウス強調: 分析的陰影起伏（ee.Terrain.hillshade）と 5,000 m のガウス アンシャープ マスクを組み合わせて、海溝、海嶺、海山を強調します。
  3. 陸地と水域の境界の調和:
    • Hansen の世界的な森林の変化 datamask（陸地と海洋を区別）と MODIS 水域マスク（MOD44W）を組み合わせます。
    • 内陸の湖や閉鎖された海（カスピ海、五大湖、バイカル湖、アラル海など）を塗りつぶし、自然な水の色調を維持します。
    • 3 段階の形態学的円形カーネル縮小と 3,000 m のガウスぼかしを適用して、浅い沿岸水域と沖合の深浅測量の境界をハードクリッピングせずにスムーズにテーパーします。

グローバル カラー バランシングとローカル コントラスト エンハンスメント（LCE）

  1. HSV 値のブーストとガンマ バランス: HSV 色空間でガンマ（\(\gamma_R = 0.98, \gamma_G = 1.00, \gamma_B = 1.04\)）を調整し、値チャネルを 10% ブーストします。
  2. 極地の氷の白点補正: 反射率の高い極地の表面（グリーンランド、南極大陸、高山の氷床）を検出し、純粋なニュートラル ホワイト（[255, 255, 255]）にバランスを調整します。
  3. マルチスケール LCE: ラプラシアン コンボリューション、平均フィルタリング、ガウス アンシャープ マスキングの組み合わせを使用して、さまざまなフィーチャー タイプでコントラストと地形の鮮明度を高めます。
機能 中間マスク処理済み年間モザイク Global Final Annual Mosaics（公開 Earth Engine アセット）
一般公開アセットの可用性 内部パイプライン ステージ（一般公開されません） 一般公開（projects/ee-earth-timelapse/assets/annual）
主なユースケース 中級の放射量合成と QA ビジュアル ベースマップ、動画のエクスポート、グローバル タイムラプスの探索
空間の完全性 陸上（データギャップあり） 100% のグローバル完全性
Google Pixel の紛失への対応 マスク（透過的な no-data） 線形回帰補間
1999 年以前の熱帯地域のボイド データなしのギャップとして保持されます 時間でスムーズに補間
Ocean Water Representation マスクされた水または正規化されていない水 スタイル設定された NOAA ETOPO1 深浅測量
含まれるスペクトル バンド 赤、緑、青、クラウド（QA） 赤、緑、青
ビット深度 8 ビット符号なし整数（0 ～ 255） 8 ビット符号なし整数（0 ～ 255）
Pixel Resolution: 1984–2014 30.0 メートル / ピクセル（EPSG:3857） 30.0 メートル / ピクセル（EPSG:3857）
Google Pixel の解像度: 2015 年～現在 1 ピクセルあたり 19.11 メートル（EPSG:3857） 1 ピクセルあたり 19.11 メートル（EPSG:3857）

表 2: 中間段階のマスクされた年次モザイクと一般公開されている Global Final Earth Timelapse コレクション（projects/ee-earth-timelapse/assets/annual）の技術的な詳細な比較。

制限事項と分析上の考慮事項

  1. デュアル解像度時代（30 m 対 19.11 m）: 数十年単位の時系列分析を行うユーザーは、2015 年の解像度移行を考慮する必要があります。1984 ～ 2014 年の合成画像は 30.0 m/ピクセルのグリッドで作成されていますが、2015 年以降の画像は Sentinel-2 MSI データの統合により 19.11 m/ピクセルのグリッドで作成されています。
  2. 補間されたピクセル（1999 年以前）: グローバル ファイナル コレクションでは、1999 年以前のモザイクの欠落したピクセルが時間的に補間されます。数年間のギャップの間に土地利用が急激に変化している地域（急速な森林破壊や貯水池の建設など）では、補間されたピクセルは、突然の離散イベントではなく、緩やかな線形遷移を表します。
  3. 放射量値の変更: 放射量正規化により、MODIS BRDF ターゲットに対してシーン間の視覚的な一貫性が最適化されます。相対的な空間パターンは保持されますが、赤、緑、青のスペクトル帯域の放射測定の忠実度は保持されません。
  4. フェノロジーの混合: 高緯度の北部地域（60°N より北）は真夏の状態（DOY 150 ～ 270）を表し、温帯と熱帯の地域は年間の複合中央値を表します。

アトリビューション

クリエイティブ・コモンズ ライセンス
このデータセットは、クリエイティブ・コモンズ表示 4.0 国際ライセンスに基づいて使用が許諾されており、次の帰属表示が必要です。
Google Earth Timelapse (Google, Landsat, Copernicus)
修正された Copernicus Sentinel データ [2015 年～現在] が含まれています。Sentinel データの法的通知をご覧ください。